MSCT微血管半定量技術(shù)對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷價值

張有為， 陳季松， 胡兵， 盧霞， 馮蘇， 匡永才

·頭頸部影像學(xué)·

MSCT微血管半定量技術(shù)對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷價值

張有為， 陳季松， 胡兵， 盧霞， 馮蘇， 匡永才

目的：探討MSCT微血管半定量技術(shù)對甲狀腺結(jié)節(jié)的診斷價值。方法：將159例經(jīng)手術(shù)病理證實的甲狀腺結(jié)節(jié)(共210個，且囊變區(qū)<50%)患者納入研究，其中結(jié)節(jié)性甲狀腺腫84例130個結(jié)節(jié)，甲狀腺腺瘤51例54個結(jié)節(jié)，甲狀腺癌24例26個結(jié)節(jié)。所有患者行低劑量MSCT平掃和增強掃描，使用Philips星云工作站后處理軟件重建微血管可視化圖像并計算結(jié)節(jié)內(nèi)微血管比，對良惡性結(jié)節(jié)的微血管構(gòu)成比進行統(tǒng)計學(xué)分析。結(jié)果：在VR和MIP微血管可視化圖像上，良性結(jié)節(jié)內(nèi)主要表現(xiàn)為微血管的數(shù)量少、形態(tài)規(guī)則，而在惡性結(jié)節(jié)內(nèi)主要表現(xiàn)為微血管紊亂、粗細(xì)不均、形態(tài)不規(guī)則。良、惡性結(jié)節(jié)組的微血管構(gòu)成比分別為0.3596±0.0905和0.5250±0.0778，兩組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(t=3.126，P<0.01)。結(jié)論：MSCT微血管半定量分析技術(shù)對良惡性甲狀腺結(jié)節(jié)的鑒別診斷有一定價值。

甲狀腺疾??； 甲狀腺結(jié)節(jié)； 微血管； 體層攝影術(shù)，X線計算機； 鑒別診斷

結(jié)節(jié)性甲狀腺腫、甲狀腺腺瘤和甲狀腺癌均可表現(xiàn)為甲狀腺內(nèi)結(jié)節(jié)樣病變，且它們的CT表現(xiàn)有相似之處，鑒別診斷有一定難度，不利于臨床制訂手術(shù)治療方案。甲狀腺良、惡性結(jié)節(jié)的微血管密度(micro vessel density，MVD)存在顯著差異[1]，能否利用MSCT增強掃描動脈期數(shù)據(jù)進行提取、分析和圖像重建，來獲取結(jié)節(jié)內(nèi)微血管含量的相關(guān)信息，間接反映病變組織內(nèi)的微血管密度，作為結(jié)節(jié)定性診斷的依據(jù)呢？筆者嘗試將MSCT微血管半定量技術(shù)應(yīng)用于159例甲狀腺結(jié)節(jié)患者的術(shù)前診斷，分析其對甲狀腺結(jié)節(jié)的定性診斷價值，旨在為甲狀腺結(jié)節(jié)的臨床診斷提供更多角度和方法。

材料與方法

1.臨床資料

將本院2016年6月-2016年12月共159例甲狀腺結(jié)節(jié)(共210個結(jié)節(jié))患者納入本研究。所有結(jié)節(jié)均經(jīng)手術(shù)病理證實，將病灶內(nèi)囊變區(qū)≥50%作為排除條件。其中甲狀腺癌24例共26個結(jié)節(jié)(A組)，甲狀腺腺瘤51例共54個結(jié)節(jié)(B組)，結(jié)節(jié)性甲狀腺腫84例共130個結(jié)節(jié)(C組)。159例中男41例，女118例，年齡21～77歲，平均(49.96±12.93)歲。本研究經(jīng)本院倫理委員會審核通過。

2.MSCT掃描方法

使用Philips Ingenuity 64層螺旋CT機進行低劑量平掃及雙期增強掃描?；颊呷⊙雠P位，掃描范圍自下頜下緣至主動脈弓水平。掃描參數(shù)：80～100 kV，150～200 mAs，64i×0.625 mm，視野450 mm×450 mm，矩陣1024×1024，螺距1.014，iDose4迭代重建算法。掃描結(jié)束后采用層厚1 mm、層距1 mm進行薄層重建。CT增強掃描采用高壓注射器推注對比劑碘海醇，劑量1.0～1.5 mL/kg，動脈期和平衡期延遲時間分別為20～25和60～90 s。

圖1 女，26歲，甲狀腺乳頭狀癌。a) 增強掃描動脈期，示甲狀腺右葉偏后部有類圓形結(jié)節(jié)灶(箭)，有較明顯強化，但強化程度不及正常甲狀腺； b) MIP可視化圖像，顯示結(jié)節(jié)內(nèi)微血管豐富； c) 利用Philips星云工作站計算的病灶內(nèi)密度分布直方圖，經(jīng)過計算可獲得ROI內(nèi)的微血管構(gòu)成比。 圖2 女，45歲，結(jié)節(jié)性甲狀腺腫。a) MSCT增強掃描動脈期，示甲狀腺右葉內(nèi)類圓形結(jié)節(jié)(箭)； b) VR可視化微血管圖，結(jié)節(jié)內(nèi)高密度影代表微血管豐富區(qū)； c) 利用Philips星云工作站可獲得ROI內(nèi)密度分布直方圖，為計算微血管構(gòu)成比提供半定量數(shù)據(jù)。

3.數(shù)據(jù)后處理和分析方法

選擇甲狀腺MSCT動脈期增強掃描的數(shù)據(jù)進行后處理，構(gòu)建微血管數(shù)據(jù)模型。具體方法：利用Philips星云工作站的后處理軟件，重建微血管可視化圖像；在結(jié)節(jié)灶內(nèi)選取感興趣區(qū)(range of interesting，ROI)，基于ROI內(nèi)立體的數(shù)據(jù)單元，提取微血管半定量信息。

微血管可視化圖像獲得方法：選擇最大密度投影(maximum intensity projection，MIP)和容積再現(xiàn)(volume render，VR)技術(shù)來顯示ROI，利用窗技術(shù)調(diào)整圖像的窗寬和窗位，根據(jù)經(jīng)驗值，窗寬在90～600 HU范圍內(nèi)進行調(diào)整，去掉軟組織影像后留下高密度的微血管影。

微血管半定量方法：病理學(xué)證明甲狀腺結(jié)節(jié)攝碘能力下降，故其密度低于正常甲狀腺腺體。利用功能菜單獲得所選取ROI內(nèi)部的密度分布直方圖，根據(jù)直方圖數(shù)據(jù)計算密度在90～600 HU范圍內(nèi)(經(jīng)驗值)的組織在ROI內(nèi)的占比，定義為微血管構(gòu)成比。原則上要求ROI盡量覆蓋整個病灶，并重復(fù)選擇和計算5次，取其平均值。

4.統(tǒng)計方法

結(jié) 果

1.甲狀腺結(jié)節(jié)的微血管特征

惡性結(jié)節(jié)的微血管表現(xiàn)：在重建的可視化圖像上，A組24例26個結(jié)節(jié)中，僅1個顯示微血管含量較少，其余25個結(jié)節(jié)內(nèi)均可見豐富、密集的微血管(圖1)，主要集中于結(jié)節(jié)的實性區(qū)域。微血管主要表現(xiàn)為紊亂、粗細(xì)不均、形態(tài)不規(guī)則。

良性結(jié)節(jié)的微血管表現(xiàn)：B組51例共54個結(jié)節(jié)中，49個結(jié)節(jié)內(nèi)微血管稀疏，5個結(jié)節(jié)內(nèi)微血管稍多，微血管主要表現(xiàn)為血管分支較直、形態(tài)較規(guī)則。C組共84例130個結(jié)節(jié)，21個結(jié)節(jié)內(nèi)顯示微血管數(shù)中等，109個結(jié)節(jié)灶內(nèi)可見微血管稀疏分布(圖2)，微血管主要表現(xiàn)為數(shù)量少、血管分支較直、形態(tài)相對規(guī)則、走行自然的特點。

2.微血管構(gòu)成比與病理性質(zhì)的相關(guān)性

A、B和C組中結(jié)節(jié)的微血管構(gòu)成比分別為0.5250±0.0778、0.3631±0.0875和0.3572±0.0953。A組與B、C組比較，差異有統(tǒng)計學(xué)意義(t=2.978和3.475，P<0.01)；而B、C組間比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義(t=0.987，P>0.05)。將B、C組數(shù)據(jù)合并，良性結(jié)節(jié)的血管構(gòu)成比為0.3596±0.0905。良惡性病變組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(t=3.126，P<0.05)。ROC曲線結(jié)果顯示，當(dāng)微血管構(gòu)成比為0.4635時，診斷效能最大(曲線下面積為0.8752)，診斷惡性結(jié)節(jié)的敏感度為93.2%，特異度為91.5%。

討 論

甲狀腺結(jié)節(jié)性病變在臨床和影像上常見，CT圖像上常表現(xiàn)為低密度結(jié)節(jié)或腫塊，常需要放射影像科醫(yī)師進行初步的定性診斷，尤其是對良惡性病變的鑒別診斷有較大的臨床意義。結(jié)節(jié)性質(zhì)給臨床提供是否需要治療、采取何種治療方式等方面的決策依據(jù)，以期獲得滿意的治療效果和預(yù)后，減少對患者的傷害和并發(fā)癥。因此，明確甲狀腺結(jié)節(jié)的性質(zhì)是臨床治療前的重要環(huán)節(jié)。

MSCT掃描是頸部病變最常用的檢查方法，可以偶然發(fā)現(xiàn)甲狀腺結(jié)節(jié)并對結(jié)節(jié)開展針對性增強掃描，但常規(guī)CT增強掃描主要依據(jù)病變的強化表現(xiàn)來判斷甲狀腺結(jié)節(jié)的良、惡性，存在較大局限性。利用CT增強掃描數(shù)據(jù)計算組織內(nèi)的微血管含量或用重建可視化圖像將微血管顯示出來，類似于病理學(xué)將組織內(nèi)微血管染色顯示或計算MVD來評估新生腫瘤血管或腫瘤血管擬態(tài)，并將其用于甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的鑒別診斷，近幾年來鮮有文獻報道。本研究以一組甲狀腺結(jié)節(jié)病例的常規(guī)MSCT增強掃描數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過后處理技術(shù)對結(jié)節(jié)灶內(nèi)的微血管進行重建顯示及半定量分析，并與病理結(jié)果進行對照分析。研究結(jié)果顯示惡性結(jié)節(jié)內(nèi)的微血管豐富，表現(xiàn)為走行紊亂和不規(guī)則，而良性結(jié)節(jié)內(nèi)則為稀疏和規(guī)則的微血管；惡性結(jié)節(jié)組內(nèi)的微血管構(gòu)成比明顯高于良性結(jié)節(jié)組，組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.01)。本組研究結(jié)果表明，這種微血管半定量分析技術(shù)對良惡性甲狀腺結(jié)節(jié)的鑒別診斷有一定價值，有利于臨床科室制定治療方案。本研究中采用低劑量MSCT掃描方案降低輻射劑量，減少對患者的傷害。

目前，臨床上開展了多種技術(shù)和方法對甲狀腺結(jié)節(jié)進行術(shù)前定性診斷，這些方法能從一定角度提供部分診斷依據(jù)。MSCT灌注成像在甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的鑒別診斷方面可提供一定的補充信息[2]，寶石CT能譜成像(gemstone spectral imaging，GSI)為臨床上鑒別甲狀腺良惡結(jié)節(jié)提供了更多參考價值[3]，有利于甲狀腺結(jié)節(jié)的定性診斷。磁共振灌注成像能在一定程度上反映活體甲狀腺結(jié)節(jié)的血流狀態(tài)，DCE-MRI有助于良惡性甲狀腺結(jié)節(jié)的鑒別診斷[4]。超聲成像聯(lián)合VTI彈性成像能夠提高對甲狀腺結(jié)節(jié)的鑒別診斷能力[5]，聲輻射成像聯(lián)合螢火蟲技術(shù)、超聲造影聯(lián)合超聲輻射成像、TI-RADS分級結(jié)合彈性成像等對診斷甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)有較高臨床價值[6-8]。甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)內(nèi)的碘濃度不同，能譜CT通過綜合分析結(jié)節(jié)的形態(tài)學(xué)及碘濃度、能譜曲線斜率等特征，有助于提高診斷準(zhǔn)確性[9]。CT灌注成像可對甲狀腺結(jié)節(jié)微血管血流動力學(xué)狀況進行量化評估，通過分析各種灌注參數(shù)的差異，對甲狀腺良惡性病變的鑒別診斷有重要價值[10]。但受實際條件限制，較多檢查手段方法繁瑣，難以在臨床常規(guī)診療工作中有效開展，甲狀腺結(jié)節(jié)的術(shù)前定性診斷仍然十分困難，有文獻報道超聲診斷甲狀腺癌的誤診率高達24.24%[11]。細(xì)針穿刺活檢是甲狀腺結(jié)節(jié)定性診斷和減少不必要外科手術(shù)的首選方法，但穿刺取材受干擾的因素較多且為有創(chuàng)性檢查[12]。如何有效提高術(shù)前甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷準(zhǔn)確性，仍需要更多角度進行綜合分析。

甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的MSCT表現(xiàn)存在一定的重疊，術(shù)前鑒別診斷有一定難度。研究表明腫瘤的生長、轉(zhuǎn)移與腫瘤新生血管密切相關(guān)，病理分級越高其MVD值越大[10]。羅澤斌等研究表明甲狀腺結(jié)節(jié)惡性組的MVD及VEGF表達明顯高于良性組[13]，但MVD值在術(shù)后才能獲得，不能用于術(shù)前診斷。根據(jù)二室模型理論，對比劑進入甲狀腺腫瘤組織血管的速度與MVD密切相關(guān)[14]，而在MSCT掃描中，對比劑進入組織血管的速度與組織微血管含量高低直接相關(guān)。本研究采用微血管半定量技術(shù)計算微血管百分比來反映病灶內(nèi)的微血管含量，間接反映病灶的MVD，有助于良、惡性甲狀腺結(jié)節(jié)的鑒別診斷。MSCT半定量技術(shù)從微血管含量角度研究組織微循環(huán)狀況，提供甲狀腺結(jié)節(jié)微觀、半量化信息，其方法與CT灌注成像存在一致性。

本研究也存在一定的局限性，包括：①MSCT掃描存在X線輻射，甲狀腺對射線較敏感，因此掃描過程中應(yīng)采用低劑量掃描方案。②甲狀腺具有攝碘功能，結(jié)節(jié)密度增加不僅僅取決于血供和對比劑的進入，這對本研究結(jié)果的準(zhǔn)確性有一定影響。③甲狀腺結(jié)節(jié)內(nèi)容易發(fā)生囊變、出血和鈣化等病理變化，可造成CT值和微血管百分比的計算出現(xiàn)誤差。④星云工作站提供了ROI內(nèi)的密度構(gòu)成直方圖，但如何選定閾值和運算尚需要手動設(shè)置和計算，增加了計算誤差?？傊?，雖然MSCT掃描微血管半定量方法存在一定局限性，但ROI內(nèi)豐富的微血管影及較高的微血管百分比常提示甲狀腺惡性結(jié)節(jié)的可能性較大，這對甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的術(shù)前鑒別鑒別有一定價值。

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The value of MSCT micro-vascular semi-quantitative technique for diagnosis of thyroid nodules

ZHANG You-wei,CHEN Ji-song,HU Bing,et al.

Renhe Hospital,Three Gorges University,Hubei 443001,China

Objective:To analyze the value of MSCT micro-vascular semi quantitative technique for diagnosing thyroid nodules.Methods:159 patients with 210 thyroid nodules (cystic areas <50% ) confirmed by postoperative pathology were included in this study.There were 130 nodules in 84 cases with nodular goiter goiter,54 thyroid adenomas in 51 cases,and 26 thyroid carcinomas in 24 cases.All the patients underwent plain and post-contrast MSCT scan using low-dose techniques,and the imaging data were postprocessed at Philips Xingyun workstation to obtain the visual microvessel images and constituent ratio of microvessels (CR) in the nodules.The CRs of the benign and malignant thyroid nodules were analyzed statistically.Results:On VR and MIP images,the microvessels in benign nodules showed sparse distribution and regular shape;and in malignant nodules they showed widespread,irregular shape and derangement distribution.The CRs of the benign and malignant thyroid nodules were 0.3596±0.0905 and 0.5250±0.0778 respectively with statistically significant difference (t=3.126,P<0.01).Conclusion:MSCT micro-vascular semi-quantitative technique is helpful for the differential diagnosis of benign and malignant thyroid nodules.

Thyroid diseases； Thyroid nodules； Microvessel； Tomography，X-ray computed； Differential diagnosis

443001 湖北，三峽大學(xué)附屬仁和醫(yī)院放射影像科(張有為、盧霞、馮蘇、匡永才)，普外科(陳季松)，超聲影像科(胡兵)

張有為(1976-)，男，湖北棗陽人，副主任醫(yī)師，主要從事影像診斷工作。

R736.2； R581.3； R814.42

A

1000-0313(2017)08-0831-04

10.13609/j.cnki.1000-0313.2017.08.010

2017-06-10

2017-07-15)